自己整理关于mysql面试题的部分题点仅仅个人理解，希望能帮到各位

数据库三范式：

理解： 第一 数据库表中的每一列 不可再分 （原子性） 例如：城市划分为 省、市、区、xx街道、xx小区 细分到不可再分

第二 数据库中的每条记录都是唯一的（唯一性） 保证 数据完整不被混乱定义 ------例如同名同姓的人。身份证体现唯一性

第三 一个数据库表中，不能包含，已经在其他表的包含的非主键信息 ----例如学生表 有学生编号，老师表中有老师编号，学生表中就不能出现老师编号这种冗余的信息（所谓冗余，视情况业务需要而定）

建立三范式 ： 优点 -- 可以减少繁冗的字段， 表的更新操作更快 空间存储占用较低

缺点 --在查询过程当中，通常都是多表查询， 难以进行索引优化（连表查询条件不用索引，可能会导致索引失效）

索引：

分为： 聚集索引 非聚集索引

---- 聚簇索引： 指主键索引， 键值的逻辑顺序按照物理顺序排列一致（唯一索引 ，每个表只能有一个主键索引）

---- 非聚簇索引：也就是指的主键索引外的索引，即键值的逻辑顺序不一致

也可说索引分为

主键索引 ： 一张表中唯一的索引，只能有一个，不能有空值，其值为数据表自动创建

唯一索引： 一张表中唯一的索引，只能有一个。可以为空

普通索引： 提高查询效率

全文索引： 仅在MyISAM引擎下使用，只能支持Varchar char TEXT字段类型下支持查询

联合索引：组合表中多个字段创建的索引（遵循最左前缀匹配）

----最左匹配原则 在创建联合索引 匹配规则是从左开始匹配的 查询数据的时候，从左开始匹配

----索引的底层是一颗B+树构成，联合索引底层即为B+树构成，其是存在B+树的键值，由于B+树值只能根据一个值来确定索引关系，所以数据库依赖联合索引只能最左边字段开始构建

索引的优点 ： 加快查询速度

缺点： 占用物理空间

维护时间长（创建索引的时候，根据数据的增加，维护索引的耗费的时间越长）

数据库索引失效的原因分为：

第一：模糊匹配 like

第二： 条件查询 or

第三： 函数计算 sum cout svg 等

第四： 范围查询 > 或者<

第五： 查询字段与表定义的字段类型不一 表中 age 类型是int 但是查询的时候用的是 where age=""

第六：连表查询条件不使用索引

第七：分组或者去重 group by 或者 Distinct

小表（这里指数据量小）不推荐创建索引（百万级别数据考虑）

因为数据少的情况下，增加索引 ---出现的现象，增加前查询可能比增加后查询速度快 起不到优化效果 反而会浪费空间和时间

B+树与 B树的区别

B树： 其叶子节点和非叶子节点，都存储了键值，查询时 ---时间复杂度好的情况下是 O（0） 不好就会出现 O（n log）

B+树：其叶子节点存数据，非叶子节点存关键字 稳定O （n）

B+树 叶子节点用链表连接，查询时 只需要扫描链表下的叶子节点 一次遍历就行， B树就需要循环遍历查询

B+树 优点

---减少IO次数

---查询效率稳定

---适合范围查询

覆盖索引： B+树在叶子节点存储了键值，有可能存当前键值以及正常数据，所有分为聚簇索引和非聚簇索引，在Innodb中，聚簇索引为主键，当表中没有主键索引时，数据库会主动选举唯一索引来代替主键索引，如果没有唯一索引，也会创建一个隐藏主键索引

索引下推： 5.6版本的查询优化技术

在索引下推的情况下 满足条件的数据，mysql服务器将满足条件的数据推送给存储引擎，让存储引擎通过索引判断推送的数据是否满足Mysql服务器的查询条件，只有将满足条件的数据返回给Mysql服务器

------优点 减少存储引擎查询的速度和Mysql服务器在存储引擎接收的次数

存储引擎

分为innodb 和myIsam

Innodb引擎支持事务

mylsam不支持事务

在他俩都支持B+树的数据结构的索引时，Innodb就是聚簇索引 mylsam就是非聚簇索引

Innodb有表、行（默认）锁，MylSAM支持表级锁

Innodb 必须有主键索引，没有的情况下，会主动寻找或者隐藏创建一个索引为主键索引

Innodb四大特性

插入缓冲

二次写

自适应哈希索引

预读

数据库事务：

ACID

原子性： 事务的最小单位，不能再分，要么全部成功，要么全部失败

一致性： 事务发生前后，数据保持一致

隔离性： 并发事务发生，A事务的发生，不会被其他事务所干扰

持久性： 事务一旦发生，将是永久性的变化

并发事务带来的问题：

脏读、幻读、不可重复读

脏读 ---事务A读取读取事务B更新的数据后，B事务回滚 即读未提交

不可重复读 ----事务两次读取到了不同的数据 B事务在A事务多次读取的过程中，B提交对数据经行了提交，导致读取的数据不一致

幻读 ---事务中两次读取的量不一样 当A事务对 abcd经行提交的时候，B事务，插入了一条数据具体的数据，导致A事务提交后发现 有一条数据没有修改，就好像发生了幻读一样

事务的隔离级别：

--- 读已提交 只允许读取已经提交的数据（避免脏读，存在不可重复度和幻读）

--- 读未提交 读取未提交的数据 （导致脏读、幻读、不可重复读）

--- 可重复读 避免脏读，不可重复读，但是不免不了幻读

--- 可串行化 避免以上问题， ----影响性能

数据库锁

当事务发生的时候，可能会导致读取到的数据不一致， 这个时候锁就出现了

从锁的粒度上分

--- 行级锁 粒度最小，减少数据库操作的冲突（加锁开销大） 加锁慢，可能会造成死锁

--- 表级锁 粒度最大的一种锁，对整张表经行加锁，实现简单，资源消耗少

--- 页级锁 趋于表级锁和行级锁中间的一种锁

从使用性质上分

--- 共享锁 S锁，又称读锁，仅针对与只读的操作

S锁允许多个事务经行加锁，但是允许加X锁，不能对数据经行修改，S锁当事务读取结束时，会迅速放开，不需要等到事务结束后

--- 排它锁 X锁，又称写锁，仅针对写的操作

X锁只允许一个事务对统一资源进行加锁，等事务处理结束后，才能经行访问

--- 更新锁 U锁，预定X锁，可以进行其他事务读，但是不能再经行U锁或者X锁

当读取的页数，要更新时，升级为X锁，U锁一直到事务结束才会放开，使用U锁 避免造成死锁

从主管上分

---乐观锁

---悲关锁

隔离级别与锁的关系

--- 读未提交， 读取数据不需要加共享锁

--- 读已提交 读取数据需要加共享锁，整个语句执行完成后，释放

--- 可重复读 读取数据需要加共享锁，但是再事务之前不会释放锁，必须等待事务执行完毕后，释放锁

--- 可串行化 该级别锁定整个范围的值，一直锁，直到事务结束

视图

---视图的存储过程 一个预编译的SQl语句，一次创建，多次使用

----存储过程和函数 函数有一个返回值，存储过程是通过函数反回的 ，可以有多个或者没有

函数在调用语句中可以直接调用，但是存储过程必须单独调用

数据库日志

常见日志

-----物理日志 又称重写日志（redo log）用来恢复未写入数据文件的已提交数事务数据 作用是确保事务的持久性

-----回滚日志 又称逻辑日志（undo log） 保证事务发生之前的数据是一个版本，用于回滚，同事可以提供多个版本并发控制下的读（MVCC）， 保证事务的原子性

-----二进制日志 又称逻辑日志 （binlog） 用于主从同步或者数据同步中，，也可以用于数据库基于时间点的还原

-----错误日志（errorlog） 默认情况下，系统记录错误日志的功能是关闭的

-----普通日志 默认也是关闭的

MVCC 版本控制器，

---不可重复读 +幻读 采用 乐观锁+MVCC机制处理